隨著無線通信技術(shù)的飛速發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在社會的各個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)是地面物聯(lián)網(wǎng)的重要補充和延伸,在海洋、沙漠等無法建造地面物聯(lián)網(wǎng)基站的地區(qū)提供通信服務(wù)。為了提高頻率利用率,衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)需要和地面物聯(lián)網(wǎng)共享頻率,所以必須充分考慮衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)與地面物聯(lián)網(wǎng)間同頻干擾問題。首先,本文對低軌衛(wèi)星通信系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行綜述,分析了低軌衛(wèi)星通信系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀。對衛(wèi)星通信系統(tǒng)干擾分析的方法進(jìn)行綜述。本文建立了以銥星系統(tǒng)為參考系統(tǒng)的衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)模型。通過對衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)和地面物聯(lián)網(wǎng)間混合信道建模,建立了一種新的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)間的干擾分析模型。通過研究在不同發(fā)射功率、離軸角和地面小區(qū)半徑下系統(tǒng)間相互干擾情況,得到物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)參數(shù)選取范圍;隨后論文采用自上而下的業(yè)務(wù)量預(yù)測方法來預(yù)測衛(wèi)星系統(tǒng)的業(yè)務(wù)量分布,使用全球范圍內(nèi)的人口因素、地形因素、國家因素和時區(qū)因素等影響因子創(chuàng)新性地建立了低軌衛(wèi)星全球業(yè)務(wù)量動態(tài)分布模型;最后,論文把全球業(yè)務(wù)量動態(tài)分布模型轉(zhuǎn)換為全球干擾量動態(tài)分布模型,通過仿真得到對低軌衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)全球上下行干擾的動態(tài)分析,創(chuàng)新性地把物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)間干擾分析的區(qū)域擴展到了全球范圍,并根據(jù)干擾分析結(jié)果給出關(guān)于低軌衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)部署的建議。本文研究了在不同發(fā)射功率、離軸角和地面小區(qū)半徑情況下系統(tǒng)間上下行干擾水平變化情況,對解決兩個系統(tǒng)之間同頻干擾問題具有一定的參考價值。文中對全球范圍內(nèi)系統(tǒng)間干擾量動態(tài)分布的分析結(jié)果對衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)在全球的部署提供了一定的約束條件。
【學(xué)位單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN927.2;TN929.5;TP391.44
【部分圖文】：

務(wù)量加起來一起構(gòu)成全球業(yè)務(wù)量分布模型。接下來就要利用 STK（Satellite Tool Kit，具包）軟件來模擬真實的低軌衛(wèi)星系統(tǒng)（以銥星為例）的軌道運行情況，得到多個軌速運動的 66 顆衛(wèi)星的覆蓋范圍的實時變化情況。根據(jù)覆蓋范圍內(nèi)區(qū)域塊業(yè)務(wù)量的加權(quán)得到一定時間范圍內(nèi)多顆低軌衛(wèi)星覆蓋范圍內(nèi)業(yè)務(wù)量的實時變化情況。務(wù)量模型仿真結(jié)果軌衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)靜態(tài)業(yè)務(wù)量分布1） 分割區(qū)域塊全球地區(qū)根據(jù)經(jīng)緯度分割的粒度分別為 5°和 2.5°。在南北極覆蓋范圍以外的區(qū)域，把全球分割為若干個小方塊，這些小方塊記錄著方塊區(qū)域的經(jīng)緯度、時區(qū)、人口密度、地形因素、國家或地區(qū)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備普及度等數(shù)據(jù)，如圖 4.3 所示：

大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第四章 全球業(yè)務(wù)量建模務(wù)量分布情況。把全球地區(qū)分為多個國家和地區(qū)，每個國家或地區(qū)的人口密度因子不同：一般海洋的人口密度因子為 1，歐洲地區(qū)人口密度因子為 70，非洲地區(qū)人口密度因子為 40.58，亞洲地區(qū)人口密度因子為 93.41，澳洲地區(qū)人口密度因子為 3.2，北美洲地區(qū)人口密度因子為 22.25，拉丁美洲地區(qū)人口密度因子為 21.4。業(yè)務(wù)量分布變化情況還可以通過地形因素加權(quán)因子來模擬出來：在海洋地區(qū)加權(quán)因子為 0，沿海地區(qū)加權(quán)因子為 4，草地地區(qū)加權(quán)因子為 1.3，沙漠地區(qū)加權(quán)因子為 0.05，森林地區(qū)加權(quán)因子為 0.4，高山地區(qū)加權(quán)因子為 0.1。這樣在全球不同地區(qū)都可以選取合適的影響因素來模擬當(dāng)?shù)氐臉I(yè)務(wù)量分布[57]。

沿海地區(qū)加權(quán)因子為 4，草地地區(qū)加權(quán)因子為 1.3，沙漠地區(qū)加權(quán).05，森林地區(qū)加權(quán)因子為 0.4，高山地區(qū)加權(quán)因子為 0.1。這樣在全球不可以選取合適的影響因素來模擬當(dāng)?shù)氐臉I(yè)務(wù)量分布[57]。圖 4.4 中國人口密度矩陣分布圖靜態(tài)業(yè)務(wù)量仿真所屬，根據(jù)全球人口密度因素，地形因素和市場普及率等影響因素來模務(wù)量分布情況，可以得到全球業(yè)務(wù)量分布圖如圖 4.5 所示：

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本文編號：2813945